Tilbake til søkeresultatene

IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon

Orchestrating Internet of Things and Machine Learning for Early Risk Detection to Ensure Inpatients Safety

Alternativ tittel: Orkestrering av tingenes internett og maskinlæring for tidlig risikodetektering og ivaretakelse av sikkerheten til innlagte pasienter

Tildelt: kr 6,6 mill.

Kvalitet og pasientsikkerhet er svært viktige fokusområder for både klinisk personell og sykehusledelse. Hendelser som kan føre til pasientskade, og i verste fall til tap av liv, medfører store langtidskonsekvenser for både pasient, pårørende, involvert sykehuspersonell og for samfunnet. For å møte en slik utfordring og oppdage potensiell risiko i tidlig fase, er det avgjørende å utvikle et system som er i stand til å øke pasienters sikkerhet ved å generere varsler til ansvarlig personell på en automatisk og kontinuerlig måte. Et slikt system innebærer overvåkning og analyse av unormal atferd hos pasienter. Med dagens nye fremskritt innen tingenes internett (IoT) og maskinlæring (ML), har dette prosjektet et mål om å utvikle en bærekraftig løsning for å forebygge alvorlige hendelser blant pasienter som er innlagt på sykehus. Denne løsningen skal bygges på sanntids datainnsamling ved hjelp av IoT-enheter og atferdsanalyse basert på ML-algoritmer. Dette prosjektet er et innovasjonsprosjekt i offentlig sektor ledet av Sørlandet Sykehus (SSHF) med deltakelse fra Universitetet i Agder (UiA) og Egde Consulting AS. Prosjektet har også to internasjonale samarbeidspartnere, dvs. National Chiao Tung University (Taiwan). Vi ønsker å utvikle en teknisk løsning som tilbyr beslutningsstøtte og varsling for relevant helsepersonell. Siden i vår har vi drevet utstrakt teknisk utprøving av forskjellige radar sensorer i boligsimulator (Lab). I utprøvingen har vi sammenliknet innsamlede data med data fra kroppsnære sensorer og madrass-sensor i seng. Det arbeides i nå med verifisering av dataene for å sikre at man kan begynne å lage algoritmer basert på data fra radar sensorer. Teknisk utprøving og verifisering har tatt lengre tid enn forventet. Prosjektet har blitt presentert for to statsråder og BUFDIR. Det var også to sesjoner på Arendalsuka, blant annet en paneldebatt i regi av Egde Consulting AS. Vi forbereder nå innsamling av data i pasientrom på DPS Østre Agder (Bjorbekk). Der vil det bli mulig å samle inn data via kroppsnære sensorer, samt madrass-sensor i seng. Vi holder på med å søke REK om å kunne bruke radar sensor på pasientrom i akuttenhetene uten å måtte be om samtykke. Dette er avgjørende viktig for å få et godt nok datagrunnlag til å lage algoritmer for å kunne predikere uønskede hendelser. Svar er ikke kommet ennå. Det er opprettet kontakt med prosjektet TryggNatt på OUS, som er i prosess for å sette i gang med søvnmonitorering.

Quality and patient safety are two areas of pivotal importance for clinical personnel and hospital management. Incidents that lead to patient harm, and in worst cases to loss of lives, bring huge losses and long-lasting consequences for patients, family members, involved hospital personnel, as well as society. To address such a challenge and detect potential risks at an early phase, it is imperative to develop a means or system that is capable of improving inpatient safety, by monitoring and analyzing agitated and unusual behaviors as well as generating alerts to responsible personnel on an automatic, continuous, and 24/7 basis. Motivated by the recent advancement in IoT and ML technologies, the StaySafe project makes a joint effort to develop a viable solution for behavior surveillance and analysis of inpatients in mental and somatic healthcare, by integrating data collection based on non-intrusive IoT devices and detection of unusual behavioral patterns based on ML algorithms for the purpose of behavior analysis and risk prevention. We believe that such a solution will be able to provide high-level decision support based on real-time data collection and analysis, thus helping prevent agitated patient behavior through early stage warning to on-duty personnel as well as involved inpatients This innovation project is a joint effort among SSHF, UiA, and Egde in collaborations with our international partner NCTU/TW and end users. The total budget for this project is ~13.3 MNOK including 50% NFR contribution and 50% partners' own contributions respectively. The scope of this project is in full conformity with this HELSEVEL call for innovation projects for the public sector, addressing two cross-cutting themes and research areas defined in the HELSEVEL program, i.e., Technology and digitalisation and Service innovation and implementation. The technology readiness level of this project is 4 or higher, targeting at a deployable solution within the next four years.

Publikasjoner hentet fra Cristin

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Budsjettformål:

IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon

Temaer og emner

GrunnforskningUtviklingsarbeidIKT forskningsområdeKommunikasjonsteknologiDelportefølje KvalitetResponsible Research & InnovationIKT forskningsområdeDigital sikkerhetIKT forskningsområdeSmarte komponenterLTP3 Høy kvalitet og tilgjengelighetBransjer og næringerHelsenæringenBransjer og næringerIKT-næringenLTP3 Fagmiljøer og talenterDigitalisering og bruk av IKTPrivat sektorDelportefølje Et velfungerende forskningssystemIKT forskningsområdeKunstig intelligens, maskinlæring og dataanalysePortefølje Banebrytende forskningDelportefølje InternasjonaliseringDigitalisering og bruk av IKTAnvendt forskningInternasjonaliseringInternasjonaliseringInternasjonalt prosjektsamarbeidLTP3 HelseBransjer og næringerDigitalisering og bruk av IKTOffentlig sektorResponsible Research & InnovationRRI MedvirkningLTP3 IKT og digital transformasjonFornyelse og innovasjon i offentlig sektorIKT forskningsområdeFornyelse og innovasjon i offentlig sektorInnovasjonsprosjekter og prosjekter med forpliktende brukermedvirkningLTP3 Innovasjon i stat og kommuneLTP3 Et kunnskapsintensivt næringsliv i hele landetPolitikk- og forvaltningsområderHelseLTP3 Muliggjørende og industrielle teknologierPortefølje ForskningssystemetPolitikk- og forvaltningsområderHelse og omsorgLTP3 Samfunnsikkerhet, sårbarhet og konfliktLTP3 Samfunnssikkerhet og beredskapTjenesterettet FoUSamfunnssikkerhetLTP3 Styrket konkurransekraft og innovasjonsevnePolitikk- og forvaltningsområderDigitaliseringPortefølje Muliggjørende teknologierPortefølje Demokrati og global utviklingPortefølje HelsePortefølje Innovasjon